This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.
Yong-Ho Kwon;Jae-Jun Kim;Suk-Hee Han;Jin-Sik Kim;Yoon-Sun Lee
International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.459-468
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2007
The u-City construction project has become a hot topic in the construction market because it seems economic value-added field for construction firms. However, construction firms don't willingly participate in the u-City construction market because environments of the future business for the u-City are very uncertain. Scenario planning is a very powerful method in managing this uncertain planning situation and is based on scenarios that help each enterprise appropriately adapt itself to its own business environments. Therefore it is based on the main principles of systems thinking and multiple futures. For the purpose of dealing with such uncertainties, this paper attempts to develop the possible market scenarios of the u-City construction market in S.Korea through a scenario planning approach. From this perspective, we considered various aspects of the u-City construction such as market demands, technology development, policy level and management environment. After considering the relevant issues, we identified the main trends and key uncertainties. Finally, we developed three coherent u-City construction market scenarios. Construction firms can use these scenarios as a basic reference for market analysis and business strategy. Therefore, this paper is able to enhance the participation of construction firms in the u-City construction market.
In this study, the S University's energy usage, greenhouse gas emissions situation and potential reduction amount were analyzed using a long-term energy analysis model, LEAP. In accordance with the VISION 2020 and university's own improvement plans, S University plans to complete a second campus through expansion constructions by 2020 and by allocating the needed land. Accordingly, increases in energy usage and greenhouse gas emissions seem inevitable. Hence, in this study, the calculations of potential reduction amount by 2020 were attempted through the use of LEAP model by categorizing the energy used based on usage types and by proposing usage typebased reduction methods. There were a total of 4 scenarios: a standard scenario that predicted the energy usage without any additional energy reduction activity; energy reduction scenario using LED light replacement; energy reduction scenario using high efficiency building equipment; and a scenario that combines these two energy reduction scenarios. As scenario-based results, it was ascertained that, through the scenario that had two other energy reduction scenarios combined, the 2020 greenhouse gas emissions amount would be 14,916 tons of $CO_2eq$, an increase of 43.7% compared to the 2010 greenhouse gas emissions amount. Put differently, it was possible to derive a result of about 23.7% reduction of the greenhouse gas emissions amount for S University's greenhouse gas emissions amount through energy reduction activities. In terms of energy reduction methods, changing into ultra-high efficiency building equipment would deliver the most amount of reduction.
This study aimed to re-establish the conservation area reflecting landscape ecological value through scenario program, targeting Odaesan National Park. The basic data were mapped in watershed planning units, which were set considering topographical and ecological values. The framework of Marxan with Zones, using an indexation process, was using the mapped indicators. Each best solution according to the scenarios was assessed through sensitivity analysis, and a final solution was selected among the best solutions, considering criteria including area ratio of conservation area and grouping. Lastly, the final solution was verified in the overlap analysis with recent zonation. As a result, through the framework of Marxan with Zones, the best solution of scenario 1, which was set by the highest conservation criteria was selected as the final solution, and the area ratio of conservation area and grouping was excellent. As for the overlap analysis, the suggested conservation area was improved compared to recent zonation in terms of the area ratio (39.4%), biotope grade I (35.6%) and the distribution points (7 places) of legally protected species.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.5
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pp.113-129
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2021
Recently, traffic congestion in the city is continuously increasing due to the expansion of the living area centered in the metropolitan area and the concentration of population in large cities. New road construction has become impossible due to the increase in land prices in downtown areas and limited sites, and the importance of efficient data-based road operation is increasingly emerging. For efficient road operation, it is essential to classify appropriate scenarios according to changes in traffic conditions and to operate optimal signals for each scenario. In this study, the Dynamic Time Warping model for cluster analysis of time series data was applied to traffic volume and speed data collected at continuous intersections for optimal scenario classification. We propose a methodology for composing an optimal signal operation scenario by analyzing the characteristics of the scenarios for each data used for classification.
In MANET, the AODV routing protocol with on-demand method has a problem in large control packet overhead. In order to improve this, we first need a comprehensive analysis of correlation between performance metrics and factors affecting the performance of AODV. Selected parameters based on this analysis make it enable to be a more accurate and fair performance analysis, as well as to reduce the time and effort when constructing a scenario for performance analysis. In this paper, various scenarios are configured to apply AODV by varying the values of factors affecting the performance with network simulator QualNet 5.0, and then the results are analysed using performance metrics proposed by IETF MANET working group. This paper also founds a correlation between performance metrics and factors affecting the performance for AODV routing protocol, choosing the values of factors that represent many of the most maximum and minimum values of each performance metrics, and proposes optimal simulation parameters for a more accurate performance evaluation of routing protocols with minimal scenario in experiments. Next, performance comparison of AODV, DSR and DYMO routing protocols based on the proposed simulation parameters is shown which provides a comparative analysis on the performance of on-demand routing protocols. Results of this paper could be very useful for the researcher or service provider who wants to find nice simulation environment or select a proper routing protocol.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.2
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pp.244-251
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2016
In defense domain, mission level and engagement level simulation tools exist. In order to experiment a simulation scenario for obtaining results of both mission level and engagement level simulations, we should write a same simulation scenario in a mission level simulation tool as well as an engagement level simulation tool, and we have to operate these tools for analysis of each purpose. Moreover, we could not guarantee that these scenarios are completely same since each scenario is composed of different fidelities of simulation models, although the scenarios are written by a same experimenter and with same simulation purpose. To deal with the difficulties, I propose an approach to analysis of both mission level and engagement level simulations from one simulation result. For this, I have built Composite Combat Mission Planning Simulation Environment (CCMPSE). In this paper, the HLA/RTI based simulation composition technology and my experiences for the designed Composite Combat Mission Planning Simulation Control System (CCMPSCS) are explained. Moreover, This paper also conducts a case study with EADSIM, SADM, and the CCMPSCS. Finally, this paper provides lesson learned from the case study.
The tendency to renewables is one of the consequences of changing attitudes towards energy issues. As a result, solar energy, which is the leader among renewable energies based on availability and potential, plays a crucial role in full filing global needs. Significant problems with the solar thermal power plants (STPP) are the operation time, which is limited by daylight and is approximately half of the power plants with fossil fuels, and the capital cost. Exergy analysis survey of STPP hybrid with PCM storage carried out using Engineering Equation Solver (EES) program with genetic algorithm (GA) for three different scenarios, based on eight decision variables, which led us to decrease final product cost (electricity) in optimized scenario up to 30% compare to base case scenario from 28.99 $/kWh to 20.27 $/kWh for the case study. Also, in the optimal third scenario of this plant, the inner carbon dioxide gas cycle produces 1200 kW power with a thermal efficiency of 59% and also 1000 m3/h water with an exergy efficiency of 23.4% and 79.70 kg/h with an overall exergy efficiency of 34% is produced in the tetrageneration plant.
Kim, Soohong;Hong, Jiyeong;Park, Woonji;Kim, Jonggun;Lim, Kyoungjae
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.37
no.6
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pp.469-482
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2021
The recent climate change and urbanization have seen an increase in runoff and pollutant loads, and consequently significant negative water pollution. The characteristics of the pollutant loads vary among the different flow regime depending on their source and transport mechanism, However, pollutant load reduction based on flow regime perspectives has not been investigated thoroughly. Therefore, it is necessary to analyze the effects of concentration on pollutant load characteristics and reductions from each flow regime to develop efficient pollution management. As non-point pollutants continuously increase due to the increase in impervious area, efficient management is necessary. Therefore, in this study, 1) the characteristics of pollutant sources were analyzed at the Dalcheon Basin, 2) reduction of nonpoint pollution, and 3) reduction efficiency for flow regimes were analyzed. By analyzing the characteristics of the Dalcheon Basin, a reduction efficiency scenario for each pollutant source was constructed. The efficiency analysis showed 0.06% to 5.62% for the living scenario, 0.09 to 24.62% for the livestock scenario, 0.17% to 12.81% for the industry scenario, 9.45% to 38.45% for the land scenario, and 9.8% to 39.2% for the composite scenario. Therefore, various pollution reduction scenarios, taking into account the characteristics of pollutants and flow regime characteristics, can contribute to the development of efficient measurements to improve water quality at various flow regime perspectives in the Dalcheon Basin.
The scope of the problems that could be solved by monitoring and the improvement of the recognition time is directly correlated to the performance of the management function of the business process. However, the current event-managing monitoring system and the real-time advanced alarming business monitoring system decided whether to apply warnings or not by assuming a fixed environment and showing expressions based on the design rules. Therefore, there is a limit for distinguishing the range of occurrence and the level of severity in regard to the new external problems occurring in a complicated environment. Such problems cannot be abstracted. In this paper, evaluation model of business process contextual situations using goal scenario is suggested to provide constant services through the current monitoring process in regard to the service demands of the new scenario which occurs outside. The new demands based on the outside situation are analyzed according to the target scenario for the process activities. Also, a similar process model is found and identified by combining similarity and interrelationship. The process can be stopped in advance or adjusted to the wanted direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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